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	<title></title>
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            /*float: left;*/
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        /*}*/
        img{
            display: inline-block;

            vertical-align: middle;
        }
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    <div class="layui-header">
        <h1 style="font-size: 30px;font-weight: bold;text-align: center">拉勾数据统计</h1>
    </div>
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        <div class="layui-colla-item">
            <h4 class="layui-colla-title">职位城区分布</h4>
            <div class="layui-colla-content layui-show">
                <div id="area_job" style="width: 80%;height:400px;margin: 10px auto"></div>
                <div style="text-align: center">
                    <p style="color: #FF5722;">可以看出浦东的Python职位是最多的，</p>
                    <p style="color: #FF5722;">徐汇区，杨浦区，长宁区，黄浦区等的Python职位数量次之，</p>
                    <p style="color: #FF5722;">宝山区，松江区，奉贤区等这几个“孤悬海外”的城区的Python职位数量寥寥。</p>
                </div>
            </div>
        </div>
		<div class="layui-colla-item">
			<h4 class="layui-colla-title">职位标签统计</h4>
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                <div class="layui-row" style="height:400px;">
                    <div id="tag_job" style="float: left;width: 55%;height:400px;"></div>
                    <div style="float: left;width: 45%;">
                        <div style="text-align: center;">
                            <span style="font-family: 黑体;font-size: 18px;font-weight: bold;color:black">Python职位标签词云图</span>
                            <img alt="标签词云图" title="标签词云图" lay-src="/images/tag_wc.png" height="350">
                        </div>
                    </div>
                    <div class="layui-clear"></div>
                </div>
                <div style="text-align: center">
                    <p style="color: #FF5722;">统计发现这些职位的标签数量分布，Python的竞争对手Java，PHP也是相对很多，</p>
                    <p style="color: #FF5722;">大数据，云计算也很靠前，而很火的人工智能，机器学习的标签数量相对很少。</p>
                </div>
            </div>
		</div>
        <div class="layui-colla-item">
            <h4 class="layui-colla-title">学历&工作经验要求统计</h4>
            <div class="layui-colla-content layui-show">
                <div class="layui-row">
                    <div style="float: left;width:50%;">
                        <div id="education_job" style="height: 400px"></div>
                        <div style="text-align: center">
                            <p style="color: #FF5722;">可以看出这些职位，本科算是基本要求了，</p>
                            <p style="color: #FF5722;">要求硕士的倒是很少。</p>
                        </div>
                    </div>
                    <div style="float: right;width:50%;">
                        <div id="experience_job"  style="height: 400px"></div>
                        <div style="text-align: center">
                            <p style="color: #FF5722;">可以看出具有1-3年或3-5年的工作经验的程序员需求量是最多的。</p>
                        </div>
                    </div>
                    <div class="layui-clear"></div>
                </div>
            </div>
        </div>
        <div class="layui-colla-item">
            <h4 class="layui-colla-title">职位描述信息</h4>
            <div class="layui-colla-content layui-show">
                <div style="margin:5px auto;text-align: center;height: 500px">
                    <img lay-src="/images/desc_wc.png" width="600">
                </div>
                <div style="text-align: center">
                    <p style="color: #FF5722;">利用Python对所有职位的职位描述信息进行分词并做出以上的词云图。</p>
                </div>
            </div>
        </div>
        <div class="layui-colla-item">
            <h4 class="layui-colla-title">附生成词云图的Python代码</h4>
            <div class="layui-colla-content layui-show">
                <div>
                    <pre class="layui-code" lay-title="Python" lay-height="" lay-skin="" lay-encode="">
import jieba
import matplotlib as mpl
mpl.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt  # 数学绘图库
import jieba  # 分词库
from wordcloud import WordCloud  # 词云库

jobs_info = lg.session.query(Job.tags, Job.description).all()
description = ''
tags = list()
for item in jobs_info:
    description += item[1].replace('*_*', ';') + ';'
    if item[0] != '':
        tags.extend(item[0].split(';'))
# 停用词
no_name = ["岗位", "职责", '要求', '或者', '工作', '描述']
desc_result = "/".join(jieba.cut(description))  # 只有用"/"或" "等分割开的，才能用于构建词云图
# wordcloud配置
wc = WordCloud(
    font_path="C:\Windows\Fonts\msyhbd.ttc",  # 设置字体
    background_color='rgb(236, 240, 245)',  # 背景颜色
    width=800, height=600,  # 设置宽高
    max_font_size=70, min_font_size=10,  # 字体最大/最小值
    stopwords=no_name,  # 设置停用词，不在词云图中显示
    max_words=2000,  # 设置最多显示的字数
    mode='RGBA'
)
# 生成职位描述信息词云图
wc.generate(desc_result)
img_name = 'desc_wc.png'   # 保存图片的名字
wc.to_file(img_name)  # 生成图片
plt.figure('词云图')  # 指定所绘图名称
plt.imshow(wc)  # 以图片的形式显示词云
plt.axis('off')  # 关闭图像坐标系
plt.show()
# 生成tag词云图
wc.generate('/'.join(tags))
img_name = 'tag_wc.png'
wc.to_file(img_name)  # 生成图片
plt.figure('词云图')  # 指定所绘图名称
plt.imshow(wc)  # 以图片的形式显示词云
plt.axis('off')  # 关闭图像坐标系
plt.show()
                    </pre>
            </div>
        </div>
        <div class="layui-clear"></div>
    </div>
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	<script type="text/javascript" src="/js/echarts.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="create_charts.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="/js/haha.js"></script>
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